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Transformer架构是现代人工智能的核心技术，它彻底改变了自然语言处理和机器学习领域。Transformer具有四个主要特点：自注意力机制、并行处理能力、位置编码和多头注意力。这些特点使得Transformer能够高效地处理序列数据，并在各种AI任务中表现出色。
自注意力机制是Transformer架构的核心创新。当模型处理序列中的某个词时，它会同时考虑序列中所有其他词的重要性，并根据这种重要性来加权处理。这就像我们在阅读文章时，大脑会自动关注与当前正在理解的词语最相关的其他部分，从而获得更全面的理解。这种机制使得模型能够捕捉长距离的依赖关系。
并行处理能力是Transformer相比传统循环神经网络的重大优势。传统RNN必须按顺序逐个处理输入词语，而Transformer可以同时处理所有词语，这大大提高了训练效率。这就像团队协作时，不是让一个人按顺序完成所有任务，而是将任务分解，让不同成员同时处理不同部分，从而显著提升整体效率。
位置编码是Transformer中的关键技术，用于解决自注意力机制本身不包含顺序信息的问题。通过为每个词添加位置编码，模型能够知道词语在序列中的位置。这就像书本的页码系统，即使你可以随意翻到任何一页，页码仍然告诉你这一页在整本书中的位置，从而保持了内容的顺序信息。
多头注意力机制是自注意力的重要扩展。它并行运行多个注意力机制，每个"头"学习关注输入的不同方面，比如语法、语义、情感等。然后将这些不同"头"的结果融合，获得更丰富的表示。这就像在做重要决策时，不只听取一个人的意见，而是咨询多个不同领域的专家，每个人从自己的专业角度提供见解，最终综合所有意见做出更明智的决策。